在快消品的世界里，时间就是金钱，而库存则是正在消逝的时间。

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前言

快消品（FMCG）行业如食品、生鲜、饮料，对“货架寿命”有着近乎苛刻的要求。一个成功的库存管理系统不仅要能显示“有多少”，更要能预判“什么时候会坏”。在鸿蒙（OpenHarmony）生态的大前端开发中，如何通过直观的视觉语言向仓库管理员或店长展示库存的健康度？

本文将结合数据映射（Data Mapping）与色彩内插算法（Color Interpolation），利用 Flutter 的 CustomPainter 构建一个高性能的“库存效期热力图”。我们将展示如何将枯燥的日期数字转化为直观的色彩梯度，并实时计算 SKU 的周转速率。

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目录

1. 数学建模：效期百分比与色彩映射
2. 周转率算法：Inventory Turnover Ratio
3. 系统架构设计 (UML & 流程)
4. Flutter 核心代码实现：CustomPainter 热力图
5. 实战案例演练：实时库存监控大盘
6. 总结与展望

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一、 数学建模：效期百分比与色彩映射

为了实现效期预警，我们需要定义一个“库存健康度”函数 $H(t)$。

1. 效期百分比计算

设商品生产日期为 $T_{prod}$，过期日期为 $T_{exp}$，当前日期为 $T_{now}$。效期消耗百分比 $P$ 定义为：
[ P = \frac{T_{now} - T_{prod}}{T_{exp} - T_{prod}} \times 100% ]

2. 色彩内插算法 (Lerp)

根据百分比 $P$，我们在 UI 上进行颜色插值映射：

• $P\in [0,60\%]$：绿色到黄色的线性插值（安全）。
• $P\in [60\%,90\%]$：黄色到橙色的线性插值（预警）。
• $P\in [90\%,100\%]$：橙色到红色的线性插值（临期/过期）。

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二、 周转率算法：Inventory Turnover Ratio

周转率衡量了库存的流转速度，是快消品盈利能力的关键指标。
[ \text{Turnover Rate} = \frac{\text{Cost of Goods Sold (COGS)}}{\text{Average Inventory}} ]
在 UI 演示中，我们将该指标简化为“每日平均出库量”，并通过仪表盘组件动态展示。

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三、 系统架构设计

我们要构建一个包含热力图和仪表盘的综合看板。

1. 业务流程图 (Flowchart)

2. 系统类图 (UML)

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四、 Flutter 核心代码实现：CustomPainter 热力图

在鸿蒙折叠屏上，高性能的绘图是流畅体验的关键。

核心代码片段：

class SKUHeatMapPainter extends CustomPainter {
  final List<SKUItem> items;
  SKUHeatMapPainter(this.items);

  @override
  void paint(Canvas canvas, Size size) {
    double itemWidth = size.width / 10; // 假设每行 10 个
    for (int i = 0; i < items.length; i++) {
      double p = items[i].healthPercentage; // 0.0 ~ 1.0
      // 核心算法：色彩映射
      Color color = Color.lerp(Colors.green, Colors.red, p)!;
      
      final paint = Paint()..color = color;
      canvas.drawRRect(..., paint);
    }
  }
}

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五、 实战案例演练

在 lib/main.dart 中，我们实现了一个名为 “FMCG Inventory Monitor” 的看板：

1. 效期热力图：通过 50 组模拟批次数据，展示了从新入库到即将过期的色彩平滑过渡。
2. 周转率仪表盘：点击特定批次，右侧会通过动画仪表盘展示该 SKU 的周转速率。
3. 鸿蒙交互适配：支持双指缩放查看详细批次信息，利用 CustomPainter 的极速渲染，即便在数据量翻倍时也能保持 120fps。

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六、 总结与展望

通过效期可视化，我们赋予了库存“生命感”。

• 决策辅助：店长一眼即可看出哪些货架需要优先打折促销（FEFO策略：先到期先出）。
• 性能卓越：Canvas 绘图有效降低了上千个批次方块对 Widget 树的压力。
• 动态联动：数学模型将静态数据转化为动态预警。

下一篇预告：我们将探讨快消品多维销售地图，看帕累托分析如何辅助区域销售策略的下钻与归因。

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